双碳背景下的户用光伏发展潜力:基于问卷与遥感的深度分析

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本研究文档《河南理工大学+李润琪+说明书 (2).pdf》由李润琪等多位作者合作完成,主要探讨了在双碳政策指导下,我国乡村屋顶光伏发电的应用潜力。论文针对当前全球清洁能源趋势和国家对分布式光伏的推动,深入研究了农村屋顶光伏的安装利用情况,重点关注了户用分布式光伏。 研究首先通过社会调查的方式,针对福建、河南等地农村地区的屋顶光伏试点,设计调查问卷,了解村民对屋顶光伏的认知度、安装意愿、满意度以及实际安装状况。通过线上线下问卷发放和数据分析,评估了受访者对这项技术的认可程度。同时,利用遥感技术和在线地图功能,精确计算了调查区域的可利用屋顶面积,为后续的评价模型建立提供了数据基础。 研究采用熵权值法和TOPSIS模型构建了屋顶光伏满意度评价模型和认知度评价模型,结合问卷中的安装意愿数据,预测了屋顶光伏的应用潜力,并计算了其节约能源的潜力。进一步,通过多元有序回归分析,揭示了影响屋顶光伏总体满意度的关键驱动因素,既包括政策导向,也包括应用层面的因素。 论文强调了户用分布式光伏的重要价值,它不仅能助力实现双碳目标,减少化石燃料消耗和二氧化碳排放,还能满足农村地区居民的日常生活和农业生产用电需求,解决清洁能源供应问题。基于研究结果,作者提出了政策、企业和宣传等方面的改进建议,旨在为我国农村屋顶光伏产业的可持续发展提供实用的策略参考。 关键词:户用分布式光伏、调查问卷、满意度评价、遥感技术、TOPSIS法、有序Logistic回归分析。这份研究报告具有实践性和理论价值,对于推动我国农村绿色能源转型和可持续发展具有重要意义。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。